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    <header class="post-header">
      <h1 class="post-title">GDP</h1>

      <div class="post-meta">
        <span class="post-time"> 2020-07-01 </span>
        <div class="post-category">
            <a href="/categories/%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%BB%BA%E6%A8%A1/"> 数学建模 </a>
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    <div class="post-toc" id="post-toc">
  <h2 class="post-toc-title">Contents</h2>
  <div class="post-toc-content always-active">
    <nav id="TableOfContents">
  <ul>
    <li><a href="#文化产业发展对经济增长影响">文化产业发展对经济增长影响</a>
      <ul>
        <li><a href="#引言">引言</a></li>
        <li><a href="#数据描述与说明">数据描述与说明</a></li>
        <li><a href="#swh模型的建立">SWH模型的建立</a></li>
        <li><a href="#swh模型计量结果分析">SWH模型计量结果分析</a></li>
        <li><a href="#政策建议">政策建议</a></li>
      </ul>
    </li>
  </ul>
</nav>
  </div>
</div>
    <div class="post-content">
      <h1 id="文化产业发展对经济增长影响">文化产业发展对经济增长影响</h1>
<h2 id="引言">引言</h2>
<p>巴拉巴拉</p>
<h2 id="数据描述与说明">数据描述与说明</h2>
<p>使用MATLAB、python、stata、spss（这里把版本写上）</p>
<p>论文实验环境：（写个电脑配置：八核macbook pro）</p>
<h2 id="swh模型的建立">SWH模型的建立</h2>
<ol>
<li>
<p>根据已知的函数点进行数据、模型的处理以及计量结果分析，现有的数据是极少的，不足以支撑分析的进行，因此我们对收集到的空白数据进行插值，SWH模型中考虑到拉格朗日插值以及牛顿插值具有龙格现象，此外这俩种插值方法不能全面反映被插值函数的性态，因此本文借助matlab中内置函数spline对数据进行三次样条插值，这样可以很好的保证数据的连续性和光滑性，也可以减少信息的量的shunshi（不会拼那俩字）。</p>
</li>
<li>
<p>为了增强SWH模型中分析文化产业发展对经济增长的鲁棒性，SWH模型使用多种模型对插值后的数据进行分析处理以及计量分析。</p>
<ol>
<li>
<p>岭回归与lasson回归</p>
<pre><code>      1. 多元线性回归模型，估计回归系数使用的 是OLS，事实上， 回归中关于自变量的选择大有门道，变量过多时可能会导致多重共线性 问题造成回归系数的不显著，甚至造成OLS估计的失效。
                  2. 岭回归和lasso回归在OLS回归模型的损失函数上加上了 不同的惩罚项，该惩罚项由回归系数的函数构成，一方面，加入的惩罚 项能够识别出模型中不重要的变量，对模型起到简化作用，我们可以感性的认为该模型是逐步回归的升级版本;另一方面，加入的惩罚项能够让模型变得可估计， 即使之前的数据不满足列满秩
              3. 岭回归 (Ridge regression: Hoerl and Kennard, 1970) 的原理 和 OLS 估计类似，但是对系数的大小设置了惩罚项。![image-20210408091824036](https://tva1.sinaimg.cn/large/008eGmZEly1gpc2mf5994j319w0i4152.jpg)
                          4. lasso回归![image-20210408091853242](https://tva1.sinaimg.cn/large/008eGmZEly1gpc2mvetinj31b40nk7n3.jpg)
              5. 结果（用stata软件跑完模型就可以得出）
</code></pre>
</li>
<li>
<p>相关系数分析</p>
<ol>
<li>进行pearson相关系数分析之前需要对数据进行正态分布检验，考虑到数据量，本文使用雅克‐贝拉检验(Jarque‐Bera test)进行检验<img src="/Users/xiongshou/%E7%AC%94%E8%AE%B0/%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%BB%BA%E6%A8%A1/image-20210408092838502.png" alt="image-20210408092838502"></li>
</ol>
</li>
<li>
<p><img src="/Users/xiongshou/%E7%AC%94%E8%AE%B0/%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%BB%BA%E6%A8%A1/image-20210408092336834.png" alt="image-20210408092336834">
3. 矩阵散点图</p>
</li>
<li>
<p>相关系数表
5. 对相关系数进行假设检验</p>
</li>
<li>
<p>P值判断法</p>
</li>
<li>
<p>跑完这个模型就可以知道哪个指标和GDP的相关性比较大</p>
</li>
</ol>
</li>
<li>
<p>灰色关联分析</p>
<ol>
<li>数据少，GDP的影响定义为“抽象系统”：多种因素公共决定结果，决定系统发展趋势，本论文中数据有限，经过查证，什么什么数据和什么什么数据冲突。</li>
<li>样本并非服从某个概率分布。</li>
<li>系统行为的映射量表示行为，对系统分析</li>
<li>确定分析序列</li>
<li>数据预处理</li>
<li>计算各个指标与母序列的相关系数</li>
<li>计算灰色关联度</li>
<li>跑完这个模型就可以知道哪个指标和GDP的相关性比较大</li>
</ol>
</li>
<li>
<p>格林兰因果检验</p>
<pre><code> 1. 跑完这个模型就可以知道哪个指标和GDP的因果性
</code></pre>
</li>
<li>
<p>决策树判定</p>
<ol>
<li>这个模型可以出来几张好看的图</li>
<li>可以知道决策条件是什么</li>
</ol>
</li>
<li>
<p>catboost判定</p>
</li>
<li>
<p>SWH模型中对数据集合的分析结果</p>
</li>
<li>
<p>所有模型都导致的结果</p>
</li>
</ol>
<h2 id="swh模型计量结果分析">SWH模型计量结果分析</h2>
<h2 id="政策建议">政策建议</h2>

    </div>

    <div class="post-copyright">
  <p class="copyright-item">
    <span class="item-title">Author</span>
    <span class="item-content">olOwOlo</span>
  </p>
  <p class="copyright-item">
    <span class="item-title">LastMod</span>
    <span class="item-content">
        2020-07-01
        
    </span>
  </p>
  
  
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          <a href="/tags/%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%BB%BA%E6%A8%A1/">数学建模</a>
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